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2403 Arbeiten

💻 computer science

Orientation-Aware Mesh Learning via a Signed Half-Dihedral Scalar for Robust Shape Classification under Structural Perturbations

Diese Arbeit schlägt eine orientierungsbewusste Mesh-Lernmethode vor, die einen neuartigen Vorzeichen-halbe-Dihedral-Skalar nutzt, um die lokale Flächenorientierung zu kodieren, was die Robustheit und Klassifizierungsgenauigkeit für 3D-Formen unter strukturellen Störungen wie Schnitten und offenen Grenzen im Vergleich zu herkömmlichen kantenzentrierten Ansätzen signifikant verbessert.

Jong-Hyun Kim2026-07-28
💻 computer science

Developing Multimodal Artificial Intelligence-Based Tool for Enhancing Clinical Decision- Making in Personalised Prostate Cancer Treatment

Diese retrospektive Studie entwickelte und evaluierte ein multimodales KI-basiertes klinisches Entscheidungsunterstützungssystem, das demografische, klinische, genomische und bildgebende Daten integriert, um die personalisierte Prognose der Prostatakrebsbehandlung in Brunei zu verbessern, wobei nachgewiesen wurde, dass eine hybride LSTM–Random-Forest-Architektur mit Late-Stage-Fusion trotz Einschränkungen aufgrund der geringen Stichprobengröße eine robuste Leistung (AUC 0,964) erzielte.

Hein Minn Tun, Lin Naing, Owais Ahmed Malik, Muhammad Syafiq Abdullah, Thu Ta, Hanif Abdul Rahman2026-07-28
💻 computer science

Assessment of Machine Learning Algorithms for Detection of Forest Degradation in the Remote Sensing Data of Omo Forest Reserve

Diese Studie zeigt, dass Algorithmen des maschinellen Lernens, insbesondere Support-Vector-Classifier, eine hohe Genauigkeit (bis zu 99 %) bei der Erkennung von Walddegradation im nigerianischen Omo-Waldreservat unter Verwendung von Fernerkundungsdaten erreichen, und plädiert daher für deren Integration in die nationale Naturschutzpolitik für eine nachhaltige Waldbewirtschaftung.

B. A. Babalogbon, O. O. Awotoye, O. J. Matthew, P. C. Odoh, D. E. Ekpa2026-07-28
💻 computer science

Hyperparameter Analysis in Retrieval-Augmented Generation Systems Applied to the Public Prosecutor’s Office of the State of Espírito Santo Corpus

Diese Studie verwendet eine Design-of-Experiments-Methodik, um kritische Hyperparameter – spezifisch Chunking-Strategie, Kontextvolumen und LLM-Auswahl – innerhalb eines auf die Staatsanwaltschaft von Espírito Santo zugeschnittenen Retrieval-Augmented-Generation-Systems zu analysieren und zu optimieren, wobei durch statistische Analyse mittels der Aligned Rank Transform aufgezeigt wird, dass diese Faktoren die Antwortqualität signifikant beeinflussen.

Heitor Quartezani, Pedro Berger, Alessandro Sarnaglia, Marcelo Guimarães, Giovanni Comarela, Leonardo Rocha, Diego Dias2026-07-28
💻 computer science

The World Is a Hypothesis: Epistemic Control for Executable World-Model Agents in Novel Interactive Environments

Dieses Paper führt THEA ein, eine prompt-definierte Revisionspolitik, die ausführbare Weltmodelle als falsifizierbare Theorien behandelt, um Elternagenten und spezialisierte Subagenten zu orchestrieren, wodurch eine State-of-the-Art-Leistung in 22 von 25 ARC-AGI-3-Spielen bei signifikant reduzierten Kosten erzielt wird, während gleichzeitig sichergestellt wird, dass die Hypothesenrevision explizit, auditierbar und kosteneffizient bleibt.

Bruno Laureano dos Santos2026-07-28
💻 computer science

Pretraining Transfer, Adaptation Dependence, and Dense Evaluation in Low-Label Cell Instance Segmentation: A Controlled Study

Diese kontrollierte Studie zeigt auf, dass die Rangfolgen der Vortrainingsstrategien für die Instanzsegmentierung von Zellen bei geringer Label-Anzahl nicht allein den Backbone-Gewichten inhärent sind, sondern entscheidend von den spezifischen Transfer- und Adaptationsprotokollen abhängen, während sie gleichzeitig hervorhebt, dass Standard-Evaluierungen die Leistung bei dichten Mikroskopieaufnahmen signifikant unterschätzen.

Yinghuan Li2026-07-28
💻 computer science

Meta-Analysis of Feature Representation Techniques for Fake News Detection: Evidence from Publicly Available Benchmark Datasets

Diese Metaanalyse öffentlich zugänglicher Benchmark-Datensätze zeigt, dass hybride Merkmalsrepräsentationen in Kombination mit Ensemble-Learning-Ansätzen im Vergleich zu einzelnen Merkmalsextraktionsmethoden und Klassifikatoren eine überlegene Vorhersagestabilität und Effektivität bei der Erkennung von Fake News bieten.

Kazi Abdul Mannan, Tasima Tahsin Diya2026-07-28
💻 computer science

A Modular Image Manipulation Localization Framework using a Dual-Stream Classifier and Conditional Diffusion Models

Dieses Paper schlägt ein neuartiges zweistufiges modulares Framework zur Lokalisierung von Bildmanipulationen vor, das zuerst Fälschungsarten mittels eines Dual-Stream-Klassifikators unter Fusion von RGB- und SRM-Merkmalen klassifiziert und anschließend spezialisierte konditionale Diffusionsmodelle mit einer hybriden Verlustfunktion einsetzt, um präzise Manipulationsmasken zu generieren, wodurch eine wettbewerbsfähige Leistung auf Benchmark-Datensätzen erzielt wird.

Zohaib Hamdule, Venkatanareshbabu Kuppili2026-07-28
💻 computer science

Active Image Manipulation Detection and Localization using TransUNet for Fragile Watermarking

Dieses Paper schlägt ein neuartiges Framework zur aktiven Bildmanipulationserkennung und -lokalisierung (Active Image Manipulation Detection and Localization, AIMDL) vor, das TransUNet für eine robuste Wasserzeichengenerierung und -wiederherstellung nutzt, kombiniert mit einem Multi-Head-UNet-Forensikmodul, um eine hochgenaue Manipulationserkennung und Pixel-genaue Lokalisierung bei gleichzeitiger dynamischer Abwägung zwischen Wasserzeichen-Transparenz und Robustheit zu erreichen.

Zohaib Hamdule, Venkatanareshbabu Kuppili2026-07-28
💻 computer science

StrokePlan-RNN: Predicting Ordered Drawing Procedures from Face Line Art

Dieses Paper stellt StrokePlan-RNN vor, ein bildkonditioniertes autoregressives Modell, das erfolgreich geordnete Strichsequenzen aus statischen Gesichtslinienzeichnungen vorhersagt, indem es auf einem neu konstruierten Datensatz trainiert wurde, wobei eine hohe geometrische Genauigkeit erreicht wird, während gleichzeitig die Notwendigkeit verbesserter prozeduraler Evaluierungsmetriken hervorgehoben wird.

Gameil S. H. Ali, Entesar Altaheri2026-07-28